Inteligencia artificial descubre 175.000 señales sísmicas en análisis de datos de tres décadas
Investigadores de la Academia China de Ciencias utilizan algoritmos de IA para mapear heterogeneidades en el núcleo terrestre
Análisis sistemático de datos sísmicos con tecnología de IA
Investigadores de la Academia China de Ciencias (CAS) lograron identificar aproximadamente 175.000 señales precursoras PKP al analizar datos sísmicos recopilados en tres décadas. Este resultado representa un volumen diez veces superior al de estudios anteriores.
Las señales identificadas corresponden a ondas sísmicas muy débiles que viajan a través del manto y el núcleo de la Tierra, arribando milisegundos antes que las ondas principales tras un terremoto de gran magnitud.
Metodología y alcance del estudio
Para lograr estos hallazgos, los científicos entrenaron un algoritmo de inteligencia artificial que analizó de manera automática más de dos millones de registros sísmicos recopilados en todo el mundo entre 1990 y 2024. Esta capacidad de procesamiento permitió detectar pequeñas heterogeneidades en el límite entre el manto sólido y el núcleo líquido de la Tierra.
Avances en la caracterización del interior terrestre
Los estudios anteriores solo identificaron parches aislados y dispersos muestreados por precursores. Con este nuevo enfoque, los investigadores revelaron que estas heterogeneidades podrían extenderse por amplias regiones en forma de bandas continuas.
Al aplicar este extenso catálogo dentro del marco de doble probabilidad, logramos una mejora de un orden de magnitud en la densidad de muestreo global y una expansión sustancial de la cobertura espacial con respecto a estudios previos, conectando zonas de muestreo antes aisladas en bandas continuas.
El avance permitió la creación de un mapa global más completo de estas estructuras profundas. Además, los investigadores identificaron seis áreas con heterogeneidades significativas nunca antes documentadas, ubicadas debajo de Eurasia, Asia Central y toda la cuenca del Atlántico.
Publicación y créditos
El estudio estuvo liderado por Yurui Guan y Juan Li, del Instituto de Geología y Geofísica de la Academia China de Ciencias, y fue publicado en Journal of Geophysical Research: Solid Earth el 23 de agosto.
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